數字化與企業降本增效

《數字化與企業降本增效》

主講：孔令濤老師

【課程背景】

數字化轉型已成為當今企業發展的必然趨勢，不僅是對企業生存發展的重大挑戰，更是一個極具挑戰性和潛力的機遇。在這個信息爆炸的時代，企業面臨著許多前所未有的機遇和挑戰，如何有效地利用數字化技術，實現業務升級和轉型發展，已成為企業管理者不得不思考和解決的問題。

隨著信息技術的迅速發展和應用，數字化轉型已成為企業邁向未來的必然選擇。企業需要通過數字化轉型來提升競爭力、適應市場變化、實現可持續發展。數字化轉型不僅是企業的一次全新變革，更是一次對組織結構、業務模式和管理方法的全面革新。

中小企業面臨著快速變化的市場環境和激烈的競爭壓力，數字化轉型成為這些企業提升效率、降低成本并增強市場競爭力的關鍵途徑。一門關于中小企業數字化轉型的課程旨在幫助企業主和管理者理解并應用數字工具和策略，以實現業務的持續增長和創新。

本課程將以數字化轉型為案例，結合數據治理、敏捷管理和人工智能等關鍵技術和方法，深入探討數字化轉型的背景、意義和實施路徑，幫助企業了解數字化轉型的重要性和實踐方法，實現業務的持續創新和發展。

【課程收益】

?  深入理解數字化轉型的背景與意義：通過對企業數字化轉型的認知篇的學習，學員將了解到數字化轉型的重要性和必要性，以及數字化轉型對企業未來發展的意義。

?  掌握數字化轉型的核心理念和實踐方法：課程將介紹數字化轉型框架和實踐經驗，幫助學員了解數字化轉型的基本原理和實施方法。通過學習數字化轉型案例，為企業的數字化轉型提供重要參考。

?  提升企業數字化轉型的能力和水平：課程將介紹數字化轉型的認知篇、方法篇和實踐篇的內容，幫助學員系統地掌握數字化轉型的核心理念、實施方法和實踐經驗。

?  增強企業競爭力和持續發展能力：通過參與本課程，學員將深入了解數字化轉型的內涵和實踐路徑，掌握數字化轉型的關鍵技術和方法，提升企業的競爭力和持續發展能力。

【課程特色】

講師授課風格幽默，課程內容以數字化轉型成功經驗為基礎總結而成。

【課程對象】

數字化轉型條線人員

【課程時間】

2天（6小時/天）

【課程大綱】

一、企業為什么要數字化轉型？

1、  數字化轉型使企業降本增效、擴寬護城河

?  減少成本，解決”鮑莫爾成本病”

?  數據要素化蘊藏巨大商機

?  企業從拓寬護城河到做二創做生態

2、  企業內外環境告訴我們要數字化轉型

?  外部因素：數字化大周期的選擇

?  外部因素：其他因素

?  內部因素：企業業務決定需要數字化轉型

?  內部因素：企業行業決定需要數字化轉型

3、  企業創新需要數字化轉型

?  為什么現在創新這么難？

?  普適的技術創新

?  在技術之上的模式創新

4、  認識數字化轉型

?  數字化轉型的定義

?  數字化轉型的本質

二、 企業數字化轉型如何降本增效

1、  成本效益分析

?  通過比較數字化轉型前后的成本變化評估效益

?  建立成本效益模型，量化和比較數字化轉型的成本和效益

2、  生產過程自動化、智能化

?  提高生產效率

?  實現生產過程的自動化、智能化

3、  技術賦能降本增效

?  AI降低成本、提升運營效果和效率

?  剖析企業數字化降本增效場景

4、  管理與組織結構調整

?  優化組織結構、動態控制預算編制

?  人力數字化在降本增效上的價值衡量

5、  量化收益與客戶反饋

?  數據分析和業務智能工具分析挖掘數據潛在效益

?  定期客戶調研和反饋收集了解客戶滿意度

6、  生產效率與成本降低

7、  實施策略與框架

?  科學管理+精益管理+管理自動化+以數據為中心的業務變革

?  數字化轉型的本質是效率的提升，利用數字化技術重新規劃工作流程

8、  成功案例分析

?  華僑城花橙旅游平臺

?  鋼軌全壽命大數據管理平臺

?  達美樂比薩、Capital One等金融機構

三、企業數字化成熟度模型

1、  企業數字化成熟度模型評級

2、  數字化自我準備的9個緯度

3、  華為的企業數字化成熟度評級18問

四、數字化轉型的誤區與細節

1、  數字化轉型的誤區

?  東施效顰

?  技術先行

?  沒有危機不需要轉型

?  前端產業鏈無需轉型

?  缺乏人才無法轉型

2、  數字化轉型的細節

?  明確的kpi

?  量化數字化轉型的收益

?  過分控制成本虎頭蛇尾

?  數字化的認知局限

五、 企業數字化轉型未來

1、  下一代互聯網Web3.0與去中心化互聯網Web3

?  什么是下一代互聯網？

?  Web3.0與Web3的區別

?  下一代互聯網對企業數字化的影響

2、  人工智能的長線發力

?  人工智能在企業中的應用場景

?  人工智能訓練的兩個階段

?  人工智能的邊界

3、 數據資產化未來

?  數據如何資產化？

?  數據資產化后對企業的影響